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下一个大人物地震科学家期待人工智能

2021-08-18 来源:白银机械信息网

下一个大人物?地震科学家期待人工智能

旧金山 - 无数美元和整个科学事业致力于预测下一次大地震将在何时何地发生。但与天气预报不同,天气预报通过使用更好的卫星和更强大的数学模型得到了显着改善,地震预测因反复失败而受到损害。

一些世界上最具破坏性的地震 - 2008年的中国,2010年的海地和2011年的日本 - 发生在地震灾害图被认为相对安全的地区中国机械网okmao.com。1994年发生在洛杉矶北岭的最后一次大地震发生在地震图上没有出现的断层上。

现在,在人工智能的帮助下,越来越多的科学家表示,他们分析大量地震数据的方式发生变化,可以帮助他们更好地了解地震,预测地震的行为,并提供更快,更准确的早期预警。

洛杉矶阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)的研究员保罗·约翰逊(Paul Johnson)表示:“我的职业生涯中第一次真的希望我们能在这个问题上取得进展。”

很清楚过去的地震预测失败,科学家在被问及他们使用AI取得了多大进展时会保持谨慎。有些人在现场将预测称为“P字”,因为他们甚至不想暗示它是可能的。但他们说,一个重要的目标是能够提供可靠的预测。

例如,地震灾害图上提供的地震概率具有至关重要的后果,特别是在指导工程师如何建造建筑物时。批评者称这些地图非常不精确。洛杉矶地图列出了地震在给定时间内产生强烈震动的概率 - 通常为50年。这是基于一个复杂的公式,除其他外,考虑到断层的距离,断层一侧移动到另一侧的速度有多快,以及该区域地震的再次发生。

由美国地质调查局的地质学家Katherine M. Scharer领导的一项研究估计了可追溯到8世纪的圣安德烈亚斯断层的南加州部分以前发生的9次地震的日期。圣安德烈亚斯的最后一次大地震发生在1857年。由于这些大地震之间的平均间隔为135年,因此一个共同的解释是南加州应该发生大地震。然而,地震之间的间隔是如此多变 - 从44年到305年 - 取平均值并不是一个非常有用的预测工具。明天可能会发生大地震,也可能会在一个半世纪或更长时间内发生。

这是加州大学伯克利分校副院长Philip Stark在数学和物理科学系的批评之一。斯塔克博士将整个地震概率系统描述为“介于无意义和误导之间”,并要求将其废弃。与人工智能相关的新地震研究依赖于神经网络,这种技术加速了从谈论数字助理到无人驾驶汽车等各方面的进步。神经网络在人脑中的神经网络上松散地建模,是一个复杂的数学系统,可以自己学习任务。

科学家表示,地震数据与谷歌和亚马逊等公司用于训练神经网络识别Alexa等咖啡桌数字助理上的语音命令的音频数据非常相似。在研究地震时,计算机正在寻找大量数据模式,而不是依靠科学家疲惫的眼睛。“我们有一系列的地面运动测量,而不是一系列的单词,”加州理工学院地震实验室的研究员Zachary Ross说,他正在研究这些人工智能技术。“我们正在寻找这些数据中的相同类型的模式。”

哈佛大学地球与行星科学教授布兰登·米德(Brendan Meade)在人工智能研究前沿谷歌公司( Google)休假后开始探索这些技术。他的第一个项目表明,至少,这些机器学习方法可以显着加速他的实验。他和他的研究生使用神经网络进行地震分析,比过去快500倍。过去几天需要花费几分钟。

米德博士还发现,这些人工智能技术可以带来新的见解。今年秋天,他与谷歌和哈佛大学的其他研究人员一起发表了一篇论文,展示了神经网络如何预测地震余震。他认为,这种项目代表了地震科学发展方式的巨大转变。类似的工作正在加州理工学院和斯坦福大学等地进行。

罗斯博士说:“我们处于技术可以和人类专家一样好的地步。”保持乐观的驾驶是相信随着传感器变得越来越小和越来越便宜,科学家们将能够收集更多的地震数据。在神经网络和类似的AI技术的帮助下,他们希望从所有这些数据中收集新的见解。

罗斯博士和其他加州理工学院的研究人员正在利用这些技术建立能够更准确地识别地震发生的系统,并预测震中位置和震动蔓延的位置。日本和墨西哥都有早期预警系统,加利福尼亚刚刚推出了自己的系统。但科学家表示,人工智能可以极大地提高其准确性,帮助预测地壳破裂的方向和强度,并向医院和其他机构提供早期警告,这些警告可以从几秒钟的准备中受益。

“你的细节越多,你的预测就越好,”罗斯博士说。从事这些项目的科学家表示神经网络有其局限性。虽然他们擅长在数据中找到熟悉的信号,但它们并不一定适合寻找新的信号 - 就像构造板块在一起研磨时所发出的声音。

但在洛斯阿拉莫斯,约翰逊博士及其同事已经证明,一种称为“随机森林”的机器学习技术可以识别实验室内创建的模拟故障中以前未知的信号。在一个案例中,他们的系统表明,由科学家以前认为毫无意义的断层产生的特定声音实际上是地震何时到来的指示。

一些科学家,如东京大学地震学家罗伯特盖勒,不相信人工智能将改善地震预报。他质疑过去地震可以预测未来地震的前提。最后,他说,我们只会知道人工智能预测的有效性,可以预测地震超出随机机会。“没有捷径,”盖勒博士说。“如果你无法预测未来,那么你的假设是错误的。”

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